[發明專利]一種基于神經網絡的復雜仿真模型驗證方法

有效

• 申請號: 201711038908.1
• 申請日: 2017-10-31
• 公開（公告）號: CN107766668B
• 公開（公告）日: 2020-05-15
• 發明（設計）人: 周玉臣;馬萍;方可;楊明;趙開斌
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F30/15;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 岳泉清

一種基于神經網絡的復雜仿真模型驗證方法，本發明涉及復雜仿真模型驗證方法。本發明的目的是為了解決現有傳統驗證方法對于大數據集的處理效率低，復雜仿真模型的驗證指標眾多，數據量大以及分析評估人員的工作量大的問題。一：建立數據樣本集；二：獲得客觀相似性分析結果；三：獲得基于規則與知識的相似性評估等級；四：構成訓練樣本集；五：訓練樣本集歸一化處理；六：對BP神經網絡進行訓練，得到訓練好的BP神經網絡；七：對有類標簽的測試樣本子集進行測試，若測試結果無法達到要求，則重新對BP神經網絡的拓撲結構進行設計，重新執行六，直到測試結果準確率達到分析準確率的要求為止。本發明用于計算機仿真模型驗證與可信度評估領域。

技術領域

本發明涉及復雜仿真模型驗證方法。

背景技術

仿真技術廣泛應用于航天、航空、航海、電力、核能、通信等諸多領域。校核、驗證與驗收(Verification，Validation and Accreditation，VVA)貫穿于復雜仿真模型研發的全生命周期，模型驗證能夠確保對系統中缺陷與錯誤的早期檢測，及時解決各研發階段所暴露出的問題，從而保證仿真模型的可信性與正確性，降低仿真模型的應用風險。

例如，飛行器仿真模型是一類典型的復雜仿真模型，在飛行器設計中，由于外場試驗成本高，具有破壞性、不可重復等特點，很難大量的重復進行真實飛行試驗進行方案優化、分析等，一般采用系統仿真技術進行輔助設計。開發六自由度的飛行器制導控制仿真模型，利用部分飛行器外場飛行試驗數據對模型進行驗證，在確認模型可信的前提下，即可利用仿真模型部分的代替外場飛行試驗，進行系統分析、設計優化、性能評估等工作。從而極大的減少外場飛行試驗的次數，提高設計研發進度，降低研發成本。早期的導彈研發中，美國奈基-I防空導彈研制進行了1000多次發射試驗，蘇聯B-750防空導彈研制進行了數百次發射試驗，其耗資是驚人的。英國“警犬”低空導彈的研制工程采用仿真技術，交替地進行仿真試驗和靶場飛行試驗，只發射了92枚導彈就完成了該項研制任務，其中的79次發射是專門用于校驗模型的。在愛國者、羅蘭特、尾刺三個型號的導彈研制過程中，通過采用仿真技術，使靶試實彈數減少了30-60％，研制費用節省了10-40％，研制周期縮短了30-40％。

在對飛行器制導控制仿真模型進行模型驗證中，一般選擇仿真模型的重要輸出指標進行驗證，典型模型驗證指標包括飛行器三維位置(X/Y/Z三個方向)、三維速度、姿態(俯仰角/偏航角/滾轉角)等數據，這些驗證指標的數據與飛行時間有關，覆蓋了飛行器飛行的整個階段，表現為時間序列的形式；數據相似性分析是模型驗證的主要手段，通過比較相同條件下仿真模型輸出與參考系統(真實系統或者相似系統)輸出之間的相似性程度，可以獲得相應的仿真輸出的可信程度。傳統的模型驗證是以評估人員為核心實施的，在驗證方法選擇、輸出的驗證等方面均離不開驗證人員的參與。面對復雜仿真模型，其結構復雜，需要對系統整體輸出與子系統的輸出進行驗證；需要驗證的指標數量眾多，同時需要對不同條件下的數據進行相似性分析。傳統驗證方法對于大數據集的處理效率低，不完整的模型驗證工作又會增加仿真應用的風險。

對于仿真時間序列與參考時間序列，采用單一的相似性度量方法很難快速準確的獲得數據的相似性等級。復雜仿真模型系統整體輸出與子系統輸出眾多，驗證指標眾多，大量數據的分析很難采用傳統的模型驗證方法實現。分析人員選擇相似性分析方法無疑會導致成本增加，且效率較低。

復雜武器裝備仿真系統，飛行器制導控制仿真模型、導彈系統仿真模型、電磁軌道炮全彈道仿真模型、復雜交通調度系統、航空管制系統等均屬于復雜仿真模型的范疇。

發明內容

本發明的目的是為了解決現有傳統驗證方法對于大數據集的處理效率低，復雜仿真模型的驗證指標眾多，數據量大以及分析評估人員的工作量大的問題，而提出一種基于神經網絡的復雜仿真模型驗證方法。

一種基于神經網絡的復雜仿真模型驗證方法具體過程為：

步驟一：建立數據樣本集：